有没有复杂任务自动化的Multi-Agent框架?用Nexus,几行YAML搞定数据清洗
有没有复杂任务自动化的Multi-Agent框架?用Nexus,几行YAML搞定数据清洗随着R1等先进推理模型展现出接近人类的推理能力,多代理系统(Multi-Agent Systems,MAS)的发展也出现了前所未有的机遇。然而,随着我们尝试构建越来越复杂的多代理系统,一个核心问题日益凸显:如何在保持系统灵活性的同时,降低开发和维护的复杂度?
搜索
随着R1等先进推理模型展现出接近人类的推理能力,多代理系统(Multi-Agent Systems,MAS)的发展也出现了前所未有的机遇。然而,随着我们尝试构建越来越复杂的多代理系统,一个核心问题日益凸显:如何在保持系统灵活性的同时,降低开发和维护的复杂度?
Phi-4系列模型上新了!56亿参数Phi-4-multimodal集语音、视觉、文本多模态于一体,读图推理性能碾压GPT-4o;另一款38亿参数Phi-4-mini在推理、数学、编程等任务中超越了参数更大的LLM,支持128K token上下文。
在实际应用中,我们常常需要模型输出具有严格结构的数据,比如生物制药生产记录、金融交易报告或医疗健康档案等。这种结构化输出的需求在生物制造、金融服务、医疗健康等严格监管的领域尤为重要。
省一半算力跑出2倍效果,月之暗面开源优化器Muon,同预算下全面领先。
算力需求比AdamW直降48%,OpenAI技术人员提出的训练优化算法Muon,被月之暗面团队又推进了一步!
随着AI工具越来越普及,类似Deep Researh这样的工具越来越好用,科学研究成果呈现爆炸式增长。以arXiv为例,仅2024年10月就收到超过24,000篇论文提交。
OpenAI与微软的关系出现严重裂痕,主要原因是微软开始开发自己的大型语言模型,并聘请了Mustafa Suleyman,并且OpenAI首次使用非微软的数据中心。
微软研究院创建了 Muse,这是首个能够根据视觉或玩家控制器动作生成游戏环境的生成性 AI 模型。它理解 3D 游戏世界和游戏物理,并能够对玩家与游戏的互动做出反应。
OpenAI前CTO Murati离职后,终于官宣新动向!她创立的「思考机器实验室」汇聚了OpenAI、谷歌DeepMind等顶尖AI人才,包括OpenAI联合创始人Schulman、前安全副总Lilian Weng等。
人类通过课堂学习知识,并在实践中不断应用与创新。那么,多模态大模型(LMMs)能通过观看视频实现「课堂学习」吗?新加坡南洋理工大学S-Lab团队推出了Video-MMMU——全球首个评测视频知识获取能力的数据集,为AI迈向更高效的知识获取与应用开辟了新路径。